Kinh tế thế giới
Trung Quốc thắng thế trong cuộc đua AI nhờ đâu?
Việc xây dựng các cơ sở năng lượng và mở rộng các trung tâm dữ liệu mang lại cho Trung Quốc những lợi thế độc đáo trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo (AI).
Theo bà Zhang Yutong, Chủ tịch Moonshot AI, công ty phát triển mô hình Kimi, cách tiếp cận ưu tiên hạ tầng của Trung Quốc trong phát triển ngành AI sẽ giúp mở khóa các đổi mới tiên phong trong lĩnh vực công nghệ đang thay đổi nhanh chóng này.
Trong phiên thảo luận về chiến lược “AI Plus” của Trung Quốc tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) tại Davos, Thụy Sĩ, bà Zhang Yutong cho biết việc Trung Quốc đẩy mạnh mở rộng năng lượng đã khiến nguồn điện trở nên rất rẻ, yếu tố then chốt cho nghiên cứu nền tảng và đổi mới.
“Xét về mặt hỗ trợ, hạ tầng chắc chắn là vô cùng quan trọng,” bà Zhang nói. Nhận định của bà Zhang cho thấy lượng điện năng ngày càng cần thiết để huấn luyện các mô hình AI tiên tiến đang được phát triển tại những trung tâm dữ liệu quy mô khổng lồ, nơi các máy chủ AI vận hành với số lượng lớn chip hiện đại của những hãng như Nvidia, Advanced Micro Devices (AMD) và Huawei Technologies.
Theo một bài bình luận gần đây của Viện Brookings, tổ chức nghiên cứu chính sách công, nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu tại Trung Quốc được dự báo sẽ tăng hơn gấp đôi trong 5 năm tới, đạt khoảng 277 terawatt-giờ vào năm 2030. Brookings nhận định mức tăng này khó trở thành rào cản đối với Trung Quốc, nhờ tốc độ mở rộng năng lượng tổng thể vốn rất nhanh trong lịch sử.
Trong khi đó, Mỹ đang đối mặt với tình trạng thiếu điện ngày càng nghiêm trọng, khiến các “ông lớn” công nghệ từ Google đến Meta Platforms phải mua lại tài sản phát điện để đảm bảo nguồn cung cho việc huấn luyện mô hình AI.
Theo các nhà phân tích, khoảng cách về năng lượng này đã trở thành một lợi thế lớn của Trung Quốc trong cuộc cạnh tranh AI với Mỹ.
Một tỷ lệ đáng kể nguồn năng lượng mới bổ sung của Trung Quốc sẽ là năng lượng tái tạo vào cuối năm 2030, nhờ chiến lược “Dữ liệu miền Đông, tính toán miền Tây”, tức xây trung tâm dữ liệu ở các khu vực phía Tây, nơi có nguồn điện mặt trời và gió dồi dào.
Đây là nhận định của Giáo sư Gong Ke, Giám đốc điều hành Viện Chiến lược Phát triển AI Tạo sinh mới của Trung Quốc tại Đại học Nam Khai, người cũng tham gia phát biểu tại phiên thảo luận.
Tuy vậy, bà Zhang cho rằng các nhà phát triển mô hình AI tại Trung Quốc như Moonshot vẫn phải tiếp tục ưu tiên hiệu quả chi phí, do khả năng tiếp cận tài nguyên tính toán hạn chế hơn so với các đối thủ Mỹ.
Trong khi đó, ông Dowson Tong, Phó Chủ tịch điều hành cấp cao của Tencent Holdings và CEO của Tencent Cloud cho biết các công cụ AI không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ lập trình nội bộ, mà còn hỗ trợ cả quản lý sản phẩm, thiết kế và kế toán.
Tencent, công ty vận hành mảng game lớn nhất thế giới tính theo doanh thu và siêu ứng dụng WeChat đã ưu tiên triển khai AI nội bộ để nâng cao năng suất cho hơn 100.000 nhân viên. Ông Vinces Yao Shunyu, chuyên gia AI của Tencent, từng chia sẻ điều này tại một sự kiện ngành hồi đầu tháng này.
Trong khi các “tác nhân lập trình”như Claude Code của Anthropic bùng nổ tại Mỹ, mức độ ứng dụng tại Trung Quốc lại chậm hơn, do nhiều doanh nghiệp Trung Quốc nhìn chung chưa sẵn sàng trả tiền cho các công cụ nâng cao năng suất.
Nhìn rộng hơn, câu chuyện “điện rẻ - hạ tầng mạnh” không chỉ là lợi thế chi phí, mà đang trở thành đòn bẩy chiến lược để Trung Quốc tăng tốc trong cuộc đua AI. Khi huấn luyện mô hình ngày càng phụ thuộc vào năng lực tính toán khổng lồ, thì năng lượng và trung tâm dữ liệu thực chất là “xương sống” của đổi mới.
Vì thế, việc Trung Quốc ưu tiên đầu tư hạ tầng trước có thể giúp nước này duy trì nhịp phát triển ổn định, đặc biệt trong bối cảnh thế giới đang bước vào giai đoạn cạnh tranh quyết liệt về tài nguyên điện và chip.
Tuy vậy, các chuyên gia đồng thuận rằng, lợi thế hạ tầng cũng đi kèm một áp lực khác: các công ty AI Trung Quốc buộc phải theo đuổi chiến lược tối ưu hóa hiệu quả thay vì chỉ “đốt” tài nguyên để mở rộng quy mô.
Điều này có thể tạo ra một hướng đi riêng cho hệ sinh thái AI Trung Quốc, nơi bài toán không chỉ là ai có nhiều GPU hơn, mà còn là ai huấn luyện thông minh hơn, triển khai nhanh hơn và thương mại hóa hiệu quả hơn. Trong dài hạn, đây có thể là yếu tố định hình lại cán cân cạnh tranh AI toàn cầu, khi năng lượng trở thành biến số quan trọng không kém dữ liệu và thuật toán.